<!DOCTYPE html>
<html dir="rtl">
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>تصنيف الكائنات باستخدام التعلم الشامل</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-F31B4A21-3E5C-4667-B66B-155CC35CD62B-web.png" alt="تصنيف الكائنات باستخدام التعلم الشامل"></h2>
        <hr/>
    <p>تُشغل هذه الأداة نموذج تدريب شاملاً ومدربًا على بيانات نقطية للإدخال وتصنيف معالم اختياريًا لإنتاج تصنيف معالم أو جدول يحتوي فيه كل كائن إدخال على تسمية تصنيف معينة.
    </p>
    <p>إذا تم التأشير على  <b>استخدام نطاق الخريطة الحالي</b>، سيتم فقط تحليل منطقة البيانات النقطية المرئية داخل نطاق الخريطة الحالي. إذا لم يتم التأشير عليها، سيتم تحليل البيانات النقطية بالكامل، حتى إذا كانت خارج نطاق الخريطة الحالي.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>اختيار صورة مستخدمة لتصنيف الكائنات</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>صورة الإدخال المستخدمة لاكتشاف الكائنات.
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="inputfeatures">
        <div><h2>اختيار طبقة معالم للكائنات (اختياري)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>طبقة معالم مدخلات النقطة أو الخط أو المضلع التي تحدد موقع كل كائن يتم تصنيفه وتسميته. يمثل كل صف في طبقة معالم المدخلات كائنًا واحدًا.
            </p>
            <p>إذا لم يتم تحديد طبقة معالم المدخلات، فتفترض الأداة أن كل صورة إدخال تحتوي على كائن واحد يراد تصنيفه. وإذا كانت صورة أو صور الإدخال تستخدم مرجعًا مكانيًا، فيكون الناتج من الأداة طبقة معالم حيث يُستخدم نطاق كل صورة كشكل هندسي محدد لكل معلم تمت تسميته. إذا لم يتم إسناد صورة أو صور الإدخال مكانيًا، فيكون الناتج من الأداة جدولاً يحتوي على قيم معرف الصورة وتسميات التصنيف لكل صورة.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>اختيار نموذج التعلم الشامل المستخدم لتصنيف الكائنات</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>عنصر باقة التعلم الشامل للإدخال ( <code>.dlpk</code>).
            </p>
            <p>تتألف باقة التعلم الشامل من ملف JSON لتعريف نموذج Esri ( <code>.emd</code>) وملف النموذج الثنائي، واختياريًا، استخدام دالة البيانات النقطية Python.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>تحديد وسيطات نموذج التعلم الشامل</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>تُحدد وسيطات الدالة في تصنيف دالة البيانات النقطية Python التي يُشار إليها من قبل نموذج الإدخال. هذا هو المكان الذي تُدرج فيه وسيطات ومعلمات التعلم الشامل للتجارب والتحسين، مثل حد الثقة لتعديل الحساسية.
            </p>
            <p>تتم تعبئة أسماء الوسيطات من قبل الأداة من قراءة وحدة Python على خادم تحليل البيانات النقطية.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classLabelField">
        <div><h2>تحديد اسم حقل تسمية التصنيف</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>اسم الحقل الذي سيحتوي على تسمية التصنيف في طبقة معالم الإخراج.
            </p>
            <p>إذا لم يتم تحديد اسم حقل، فسيتم إنشاء حقل جديد يسمى  <i>ClassLabel</i> في طبقة معالم الإخراج.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="processAllRasterItems">
        <div><h2>وضع العملية</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>يحدد كيفية معالجة جميع عناصر البيانات النقطية في خدمة صورة. 
                <ul>
                    <li> <b>معالجة كصورة فسيفساء</b>&mdash;سيتم دمج جميع عناصر البيانات النقطية في خدمة الصورة معًا كصورة فسيفساء ومعالجتها. هذا هو الوضع الافتراضي.
                    </li>
                    <li> <b>معالجة العناصر بشكل منفصل</b>&mdash;ستتم معالجة جميع عناصر البيانات النقطية في خدمة الصورة كصور منفصلة.
                    </li>
                </ul>
                .
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputFeatureClass">
        <div><h2>اسم طبقة النتيجة</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>سيتم إنشاء اسم الطبقة في  <b>المحتوى</b> وسيتم إضافته إلى الخريطة. يستند الاسم الافتراضي إلى اسم الأداة واسم الطبقة المدخلة. إذا وُجدت الطبقة بالفعل، سيطلب منك كتابة اسم آخر.
            </p>
            <p>يمكنك تحديد اسم مجلد في  <b>محتواي</b> حيث سيتم حفظ النتيجة باستخدام المربع المنسدل <b>حفظ النتيجة في</b>
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
